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import numpy as np

import geatpy as ea


class SRN(ea.Problem):  # 继承Problem父类

    def __init__(self, M=None, Dim=None):  # M : 目标维数；Dim : 决策变量维数
        name = 'SRN'  # 初始化name（函数名称，可以随意设置）
        M = 2  # 初始化M（目标维数）
        maxormins = [1] * M  # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标；-1：最大化该目标）
        Dim = 2  # 初始化Dim（决策变量维数）
        varTypes = [0] * Dim  # 初始化varTypes（决策变量的类型，0：实数；1：整数）
        lb = [-20] * Dim  # 决策变量下界
        ub = [20] * Dim  # 决策变量上界
        lbin = [1] * Dim  # 决策变量下边界（0表示不包含该变量的下边界，1表示包含）
        ubin = [1] * Dim  # 决策变量上边界（0表示不包含该变量的上边界，1表示包含）
        # 调用父类构造方法完成实例化
        ea.Problem.__init__(self,
                            name,
                            M,
                            maxormins,
                            Dim,
                            varTypes,
                            lb,
                            ub,
                            lbin,
                            ubin)

    def evalVars(self, Vars):  # 目标函数
        x1 = Vars[:, [0]]
        x2 = Vars[:, [1]]
        f1 = 2 + (x1 - 2)**2 + (x2 - 1)**2
        f2 = 9 * x1 - (x2 - 1)**2
        #        # 采用罚函数法处理约束
        #        exIdx1 = np.where(x1**2 + x2**2 > 225)[0]
        #        exIdx2 = np.where(x1 - 3 * x2 + 10 > 0)[0]
        #        exIdx = np.unique(np.hstack([exIdx1, exIdx2]))
        #        alpha = 2 # 惩罚缩放因子
        #        beta = 1 # 惩罚最小偏移量
        #        f1[exIdx] = f1[exIdx] + self.maxormins[0] * alpha * (np.max(f1)-np.min(f1)+beta)
        #        f2[exIdx] = f2[exIdx] + self.maxormins[1] * alpha * (np.max(f2)-np.min(f2)+beta)
        # 采用可行性法则处理约束
        CV = np.hstack([x1**2 + x2**2 - 225, x1 - 3 * x2 + 10])
        ObjV = np.hstack([f1, f2])
        return ObjV, CV
